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考虑桥梁挠度中的温度效应和长期挠度成分将会一定程度影响到桥梁的安全评估,提出基于经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)结合快速独立分量分析(fast independt component analysis,简称FastICA)方法对温度效应和长期挠度进行分离。首先,利用经验小波变换分离出日温差效应;其次,考虑年温差效应与长期挠度频率相近难以分离,因此运用经验小波变换自定间隔把傅里叶频谱上年温差和长期挠度部分划分成多个区间,并在每个区间内构造相应的小波滤波器,将单通道的挠度信号转化成无虚假模态的一系列本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);然后,把多通道的IMF矩阵运用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)降维;最后,将降维后的信号采用FastICA处理,实现桥梁挠度年温差和长期挠度的分离。数值仿真结果以及桥梁实测数据研究结果均表明:该方法能有效地分离挠度监测信号中的温度效应和长期挠度,且分离效率高。 相似文献
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针对桥梁挠度各成分的分离问题,提出一种基于EEMD-JADE的单通道盲源分离算法。首先,利用传统的集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);然后,采用基于能量熵增量的判别法识别并剔除虚假的IMF分量,将能量熵增量较大的IMF分量组成盲源分离模型的输入信号;最后,采用矩阵联合近似对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,JADE)算法对输入信号进行盲源分离。JADE算法在源信号频率差异较小且频率有所混叠的状况下也能较好地分离出源信号,但要求观测信号数必须大于等于源信号数目;EEMD具有良好的自适应性,能够将单通道的混合信号进行多尺度分解,形成多通道信号,但分解结果存在端点效应与模态混叠。JADE算法能够解决EEMD分解结果存在的端点效应与模态混叠问题,且EEMD也解决了JADE分离算法的先决条件。两种算法优势互补,能够较好地分离出各挠度组分。通过有限元软件Midas/civil建立了背景桥梁模型,经仿真分析得到了各单项因素作用下的桥梁结构响应,并将其叠加在一起作为待分离的混合挠度信号。仿真信号分离的结果与源信号的相关系数均在0.98以上,说明分离效果较好。最后,采集实测挠度信号进行分离,处于对称位置测点分离出的各挠度组分的相关系数均在0.9以上,证明了该算法的适用性。 相似文献
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目的 检测水产品及养殖水中丁香酚类化合物。方法 应用食品补充检验方法BJS 201908《水产品及水中丁香酚类化合物的测定》,以海水鱼、淡水鱼、海水虾、淡水虾及养殖水作为基质,测定6种丁香酚类化合物的含量。结果 通过对实际样品测定后发现,在水产品中检出了丁香酚类化合物,主要为丁香酚,检出率为28.9%,其中海水鱼相对突出。结论 本研究为丁香酚作为渔用麻醉剂提供了方法论,为丁香酚类化合物在水产运输的合理使用提供理论依据。 相似文献
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目的建立了乙酰丙酮-目视判读法快速测定白酒中甲醇的方法。方法采用乙酰丙酮法,白酒中甲醇经高锰酸钾氧化,草酸还原过量高猛酸钾后,在沸水浴中与乙酰丙酮发生反应,并对分析条件进行了探讨优化,对酒精度影响和干扰因素进行了深入研究并提出了解决办法。结果对优化后的分析条件进行了多个实验室间验证。本快速检验方法灵敏度为100%,特异性为≥94%,假阴性为0%,假阳性率为≤6.0%,相对准确度≥98.5%,满足要求。结论该方法灵敏、准确、快速,适用于白酒中甲醇的含量的现场快速检测。 相似文献
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为了提高数字水印图像的鲁棒性,提出一种基于硬C均值聚类和双树复小波变换域的图像水印算法。该算法对载体图像进行一层双树复小波变换分解,利用人类视觉特性对其2个低频子带进行硬C均值聚类划分,确定可嵌入信息区域。将二值水印图像信号经过Hilbert曲线置乱和降维,形成一维信号序列。利用图像自身局部相关性,调节水印嵌入强度并修改小波系数值,实现将水印嵌入到可嵌入信息区域。实验表明,该算法具有良好的透明性且对压缩、剪切、噪声和滤波等几何攻击具有高鲁棒性。 相似文献